AIセキュリティとは？企業が知るべきリスクと対策

生成AIツールの社内利用が拡大する中、「従業員が生成AIサービスに機密情報を入力してしまった」「AIで作られた偽の音声で詐欺被害に遭った」といった事例が国内外で相次いでいます。従来のセキュリティ対策だけでは対応できない新たな脅威に、多くの企業が警戒を強めている状況です。特に情報システム部門では、AI活用によるメリットを享受しながらも、情報漏洩や法的リスクといった新たなセキュリティ課題への対応が急務となっています。本記事では、AIセキュリティの基本概念から企業が直面する具体的な脅威、そして実装可能な対策手順まで、体系的にご紹介します。安全なAI活用の実現に向けた第一歩として、ぜひご活用ください。

AIセキュリティとは？基本概念とその重要性

AIセキュリティの定義と範囲を明確にし、2025年における企業にとっての重要性について解説します。まず主要な観点を確認し、次にその重要性について見ていきましょう。

AIセキュリティの定義と範囲

AIセキュリティには「Security for AI」と「AI for Security」という2つの異なる観点が存在します。Security for AIは、AI自体を守る概念で、AIモデルやデータの保護に焦点を当てたアプローチです。具体的には、AIシステムへの不正アクセス防止、学習データの機密性確保、AIモデルの完全性保護などが含まれます。

一方、AI for Securityは、AIを活用してセキュリティ対策を強化する手法を指しており、従来のサイバーセキュリティにAI技術を組み込むことで、より効率的で精度の高い脅威検出ができるようになります。これら二つの観点を理解することで、包括的なAIセキュリティ戦略を構築できます。

AIセキュリティの現状と課題

IPAが発表した『情報セキュリティ10大脅威2025』では、従来のサイバー攻撃にAI技術が悪用されるケースが増加しており、特にディープフェイクを活用した詐欺やAIを利用したフィッシング攻撃の巧妙化が問題となっています。生成AIの普及に伴い、従来のセキュリティ対策では対応が困難な新たな攻撃手法が登場し、企業のセキュリティ担当者は既存の対策の見直しを迫られている状況です。

また、AIシステムの複雑性により、従来のセキュリティ監査手法では検出できない脆弱性が存在する可能性も指摘されています。これらの課題に対応するため、企業は新たなセキュリティフレームワークの導入が必要となっています。

参考：情報セキュリティ10大脅威 2025 | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

企業がAIセキュリティに取り組む必要性

AIセキュリティ対策の不備は、単なる技術的な問題にとどまらず、企業の競争力や信頼性に直結する経営課題となっています。法規制やコンプライアンス要件も年々厳格化しており、適切な対策を講じていない企業は、法的リスクや社会的信用の失墜といった深刻な影響を受ける場合があります。

さらに、AIを活用したビジネスプロセスが停止した場合の事業継続リスクや、競合他社に対する技術的優位性の喪失など、多面的なリスクが存在します。企業価値の維持・向上のためには、AIセキュリティを経営戦略に欠かせない要素として位置づける必要があります。

企業が直面する5つの重要なAIセキュリティ脅威

AIの活用で企業が直面する具体的なリスクを、実際の事例とともに詳しく見ていきましょう。これらのリスクは主に「Security for AI」の観点から、AI自体が抱える脆弱性や悪用される可能性を示しています。

機密情報漏洩のリスク

生成AIツールへの入力データが外部に流出し、企業の機密情報が意図せず第三者に開示されるリスクです。入力されたデータは学習に使用される可能性があり、他のユーザーの回答に企業の機密情報が含まれる恐れがあります。海外の大手電子機器メーカーの事例では、従業員がソースコードを生成AIにアップロードし、機密情報が外部サーバーに保存される事態が発生しました。この結果、全社的な生成AI利用禁止措置が取られる事態となっています。

企業は、機密性の高い情報の取り扱いに関する明確なガイドラインを策定し、従業員教育を徹底することが求められます。また、AI利用時のデータ分類制度の導入により、適切な情報管理を実現することができます。

プロンプトインジェクション攻撃

悪意ある指示によって、AIシステムから本来アクセスできない情報を抽出する攻撃手法が巧妙化しています。攻撃者は巧みに設計されたプロンプトを使用し、AIの判断を混乱させることで、機密情報の取得や不正な操作を実行することが可能です。ソーシャルエンジニアリングと組み合わせることで、より効果的な攻撃が実現されており、従来の境界防御だけでは対応が困難になっています。セキュリティ研究者によって実証された事例では、ウェブページに見えないテキストを埋め込み、AIがそのページを参照した際に不適切な応答をするよう操作する手法が報告されています。

企業にはAIシステムの入力検証機能の強化と、異常なプロンプトパターンの検出システムの導入が求められます。

ディープフェイクによる詐欺・偽情報拡散

AI技術を悪用して作成された偽の音声や映像により、詐欺や偽情報拡散が行われる脅威です。AI技術の進歩により、人間では真偽の判別が困難なレベルの偽コンテンツが作成することができるようになっています。香港の多国籍企業では、AIで合成された同僚の姿を悪用したビデオ通話詐欺により、財務担当者が騙されて日本円で約38億円の送金被害が発生しました。このような攻撃は企業の意思決定プロセスや信頼関係を根本から揺るがす深刻な問題となっています。

企業は、重要な取引や意思決定において複数の認証手段を組み合わせた本人確認プロセスの確立と、ディープフェイク検出技術の導入が急務となっています。

著作権・知的財産権侵害

AIの学習データに著作権で保護された素材が無断使用されることで発生する法的リスクです。AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似している場合、知的財産権侵害として訴訟リスクが生じます。海外の大手新聞社の事例では、AIモデルが許可なく記事を学習に使用し、購読料収入と広告収入の機会を奪っているとして、AI開発企業に対し数十億ドルの損害賠償を求める訴訟が提起されました。

このような法的紛争は世界各国で増加傾向にあり、企業のAI利用における新たなコンプライアンス課題として注目されています。特に創作活動や マーケティング分野でAIを活用する企業では、事前のリスク評価体制の整備が急務といえるでしょう。企業がAIを活用する際には、学習データの出典や権利関係の確認が欠かせません。

ハルシネーション（誤情報生成）

AIが事実に反する情報を生成するハルシネーション現象は、企業の意思決定に深刻な影響を与える可能性があります。特に重要な業務判断や顧客対応においてAIが生成した誤った情報に基づいて行動することで、企業の信頼性や業績に悪影響を及ぼすリスクが存在します。この現象は現在のAI技術の限界であり、完全な回避は困難とされています。

企業では、AIの出力内容を人間が検証するプロセスの導入や、重要な判断における人間の最終確認を徹底することが求められています。また、AIシステムの信頼性評価指標を設定し、継続的な精度監視を行うことで、ハルシネーションによるリスクを最小化することが可能です。

企業が実践すべきAIセキュリティ対策

効果的なAIセキュリティ対策の実装方法を、技術的側面と組織的側面から具体的に説明していきます。これらの対策は「Security for AI」と「AI for Security」の両面からアプローチすることで、総合的なセキュリティ強化を実現します。

AIガバナンスの確立

AIの利用範囲とガイドライン策定が、組織全体でのリスク管理の出発点となります。従業員教育とリテラシー向上を通じて、AIツールの適切な使用方法を浸透させ、セキュリティポリシーの策定により明確なルールを設定することが求められます。包括的なAIリスク管理体制を構築し、AIの発見・検出・防御という3段階のアプローチを導入することで、潜在的なリスクの洗い出しから実際の防御措置まで、順序立てた対策を実現できます。

また、AI利用申請プロセスの標準化により、セキュリティチェックを組み込んだ統制の取れた運用が実現できます。定期的なガバナンス見直しにより、新たな脅威や技術動向に対応した継続的改善も必要です。

技術的セキュリティ対策

AIアプリケーションの可視化と監視により、組織内でのAI利用状況を把握し、潜在的なリスクを早期に発見することが可能になります。脆弱性の継続的検出と対応システムの導入により、新たな脅威に対する迅速な対応ができるようになります。

セキュアなAIツールの選定基準を明確にし、承認されたツールのみの使用を徹底することも欠かせません。特に、ファイアウォールによるネットワーク境界防御、エンドポイント保護、ネットワーク監視、データ暗号化といった多層防御の仕組みを構築することで、AIシステムへの不正アクセスを防ぎ、様々な攻撃ベクトルに対する防御力を強化できます。

ファイアウォールの基本について詳しく知りたい方は、「ファイアウォールの基本ガイド!運用のポイントまで詳しく解説」もご覧ください。

AIを活用したサイバーセキュリティ強化

AIによるマルウェア検出の自動化により、従来の手法では検出が困難な未知の脅威にも対応することができます。異常な通信パターンの検知システムを導入することで、サイバー攻撃の兆候を早期に発見し、被害の拡大を防ぐことができます。自己学習型システム異常検知技術のように、インシデント対応の効率化を実現するAI技術の活用が注目されています。

機械学習アルゴリズムを活用した行動分析により、内部脅威の検出精度も大幅に向上します。また、AI駆動型のセキュリティオーケストレーション・自動化・応答（SOAR）システムの導入により、インシデント対応時間の短縮と人的ミスの削減が実現できます。

サイバー攻撃対策について詳しく知りたい方は、「サイバー攻撃を受けるとどうなる？よくある被害事例と企業の対策を解説」も併せてご覧ください。

リスク管理と継続的改善

AI利用状況の定期的な監査により、セキュリティポリシーの遵守状況を確認し、必要に応じて改善措置を講じなければなりません。セキュリティインシデントへの対応プロセスを明確化し、最新脅威情報への対応体制を整備することで、継続的なセキュリティレベルの向上が達成できます。リスクアセスメントの定期実施により、新たな脅威や事業環境の変化に対応した対策の見直しを行います。

また、ペネトレーションテストやレッドチーム演習を通じて、実際の攻撃シナリオに対する防御力を検証し、実践的な改善点を特定できます。インシデント対応チームのスキル向上と、最新のセキュリティツールの習熟により、組織全体のセキュリティ成熟度を継続的に向上させることが可能です。

まとめ：安全なAI活用に向けた次のステップ

AIセキュリティは、企業のデジタル変革を支える基盤として、ますますその重要性が高まっています。Security for AIとAI for Securityの両面からアプローチし、組織的なガバナンス体制と技術的な対策を組み合わせることで、効果的なリスク管理が実現できるでしょう。特に、従業員教育によるリテラシー向上と、継続的な脅威監視体制の構築が、長期的なセキュリティ確保の鍵となります。

こうしたAIセキュリティ対策の実現には、堅牢で柔軟なインフラ基盤が欠かせません。STNetでは、AIワークロードに最適化されたセキュアなクラウド環境「STクラウド サーバーサービス[FLEXタイプ]」と、JDCC「ティア4」準拠のデータセンター「Powerico（パワリコ）」により、機密情報の保護とAIシステムの安全な運用を両立するインフラソリューションを提供しています。AIガバナンスの確立から技術的セキュリティ対策まで、企業のAIセキュリティ戦略の実現をトータルでサポートいたします。安全なAI活用の実現に向けて、ぜひお気軽にお問い合わせください。